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    "任务：基于flare文本数据，建立LSTM模型，预测序列文字：\n",
    "1.完成数据预处理，将文字序列数据转化为可用于LSTM输入的数据\n",
    "2.查看文字数据预处理后的数据结构，并进行数据分离操作\n",
    "3.针对字符串输入(” flare is a teacher in ai industry. He obtained his phd in Australia.”)，预测其对应的后续字符\n",
    "备注：模型结构：单层LSTM，输出有20个神经元；每次使用前20个字符预测第21个字符"
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    "@Author  : Flare Zhao\n",
    "@Email: 454209979@qq.com\n",
    "@QQ讨论群：530533630  申请加群的验证信息为订单号（粘贴号码数字即可）"
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      "flare is a teacher in ai industry. He obtained his phd in Australia. Australia is a country in the Southern Hemisphere.flare is a teacher in ai industry. He obtained his phd in Australia. Australia is a country in the Southern Hemisphere.flare is a teacher in ai industry. He obtained his phd in Australia. Australia is a country in the Southern Hemisphere.flare is a teacher in ai industry. He obtained his phd in Australia. Australia is a country in the Southern Hemisphere.flare is a teacher in ai industry. He obtained his phd in Australia. Australia is a country in the Southern Hemisphere.flare is a teacher in ai industry. He obtained his phd in Australia. Australia is a country in the Southern Hemisphere.flare is a teacher in ai industry. He obtained his phd in Australia. Australia is a country in the Southern Hemisphere.flare is a teacher in ai industry. He obtained his phd in Australia. Australia is a country in the Southern Hemisphere.flare is a teacher in ai industry. 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Australia is a country in the Southern Hemisphere.flare is a teacher in ai industry. He obtained his phd in Australia. Australia is a country in the Southern Hemisphere.flare is a teacher in ai industry. He obtained his phd in Australia. Australia is a country in the Southern Hemisphere.flare is a teacher in ai industry. He obtained his phd in Australia. Australia is a country in the Southern Hemisphere.flare is a teacher in ai industry. He obtained his phd in Australia. Australia is a country in the Southern Hemisphere.flare is a teacher in ai industry. He obtained his phd in Australia. Australia is a country in the Southern Hemisphere.flare is a teacher in ai industry. He obtained his phd in Australia. Australia is a country in the Southern Hemisphere.flare is a teacher in ai industry. He obtained his phd in Australia. Australia is a country in the Southern Hemisphere.flare is a teacher in ai industry. He obtained his phd in Australia. Australia is a country in the Southern Hemisphere.flare is a teacher in ai industry. He obtained his phd in Australia. Australia is a country in the Southern Hemisphere.flare is a teacher in ai industry. He obtained his phd in Australia. Australia is a country in the Southern Hemisphere.flare is a teacher in ai industry. He obtained his phd in Australia. Australia is a country in the Southern Hemisphere.flare is a teacher in ai industry. He obtained his phd in Australia. Australia is a country in the Southern Hemisphere.flare is a teacher in ai industry. He obtained his phd in Australia. Australia is a country in the Southern Hemisphere.flare is a teacher in ai industry. He obtained his phd in Australia. Australia is a country in the Southern Hemisphere.flare is a teacher in ai industry. He obtained his phd in Australia. Australia is a country in the Southern Hemisphere.\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "#load the data\n",
    "data = open('flare').read()\n",
    "#移除换行符\n",
    "data = data.replace('\\n','').replace('\\r','')\n",
    "print(data)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "['S', 't', 'H', 'c', 'u', 'm', 'i', 'f', 'e', 'A', ' ', '.', 's', 'a', 'l', 'b', 'h', 'r', 'y', 'd', 'o', 'p', 'n']\n",
      "23\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "#字符去重处理\n",
    "letters = list(set(data))\n",
    "print(letters)\n",
    "num_letters = len(letters)\n",
    "print(num_letters)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "{0: 'S', 1: 't', 2: 'H', 3: 'c', 4: 'u', 5: 'm', 6: 'i', 7: 'f', 8: 'e', 9: 'A', 10: ' ', 11: '.', 12: 's', 13: 'a', 14: 'l', 15: 'b', 16: 'h', 17: 'r', 18: 'y', 19: 'd', 20: 'o', 21: 'p', 22: 'n'}\n",
      "{'S': 0, 't': 1, 'H': 2, 'c': 3, 'u': 4, 'm': 5, 'i': 6, 'f': 7, 'e': 8, 'A': 9, ' ': 10, '.': 11, 's': 12, 'a': 13, 'l': 14, 'b': 15, 'h': 16, 'r': 17, 'y': 18, 'd': 19, 'o': 20, 'p': 21, 'n': 22}\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "#建立字典\n",
    "#int to char\n",
    "int_to_char = {a:b for a,b in enumerate(letters)}\n",
    "print(int_to_char)\n",
    "#char to int\n",
    "char_to_int = {b:a for a,b in enumerate(letters)}\n",
    "print(char_to_int)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "#time_step\n",
    "time_step = 20"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 5,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Using TensorFlow backend.\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "import numpy as np\n",
    "from keras.utils import to_categorical\n",
    "#滑动窗口提取数据\n",
    "def extract_data(data, slide):    \n",
    "    x = []\n",
    "    y = []    \n",
    "    for i in range(len(data) - slide):\n",
    "        x.append([a for a in data[i:i+slide]])\n",
    "        y.append(data[i+slide])        \n",
    "    return x,y\n",
    "#字符到数字的批量转化\n",
    "def char_to_int_Data(x,y, char_to_int):    \n",
    "    x_to_int = []\n",
    "    y_to_int = []\n",
    "    for i in range(len(x)):\n",
    "        x_to_int.append([char_to_int[char] for char in x[i]])\n",
    "        y_to_int.append([char_to_int[char] for char in y[i]])    \n",
    "    return x_to_int, y_to_int\n",
    "#实现输入字符文章的批量处理，输入整个字符、滑动窗口大小、转化字典\n",
    "def data_preprocessing(data, slide, num_letters, char_to_int):    \n",
    "    char_Data = extract_data(data, slide)\n",
    "    int_Data = char_to_int_Data(char_Data[0], char_Data[1], char_to_int)\n",
    "    Input = int_Data[0]\n",
    "    Output = list(np.array(int_Data[1]).flatten())\n",
    "    Input_RESHAPED = np.array(Input).reshape(len(Input), slide)\n",
    "    new = np.random.randint(0,10,size=[Input_RESHAPED.shape[0],Input_RESHAPED.shape[1],num_letters])\n",
    "    for i in range(Input_RESHAPED.shape[0]):\n",
    "        for j in range(Input_RESHAPED.shape[1]):\n",
    "            new[i,j,:] = to_categorical(Input_RESHAPED[i,j],num_classes=num_letters)\n",
    "    return new, Output"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 6,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "#extract X and y from text data\n",
    "X, y = data_preprocessing(data,time_step,num_letters,char_to_int)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 7,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "(56148, 20, 23)\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "print(X.shape)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 8,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "56148\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "print(len(y))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 9,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "(50533, 20, 23) 50533\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "#split the data\n",
    "from sklearn.model_selection import train_test_split\n",
    "X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.1,random_state=10)\n",
    "print(X_train.shape,len(y_train))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 10,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "[[0. 0. 0. ... 0. 0. 0.]\n",
      " [0. 0. 0. ... 0. 0. 0.]\n",
      " [0. 0. 0. ... 0. 0. 0.]\n",
      " ...\n",
      " [0. 0. 0. ... 0. 0. 0.]\n",
      " [0. 0. 0. ... 0. 0. 0.]\n",
      " [0. 0. 0. ... 0. 0. 0.]]\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "y_train_category = to_categorical(y_train,num_letters)\n",
    "print(y_train_category)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 11,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Model: \"sequential_1\"\n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "Layer (type)                 Output Shape              Param #   \n",
      "=================================================================\n",
      "lstm_1 (LSTM)                (None, 20)                3520      \n",
      "_________________________________________________________________\n",
      "dense_1 (Dense)              (None, 23)                483       \n",
      "=================================================================\n",
      "Total params: 4,003\n",
      "Trainable params: 4,003\n",
      "Non-trainable params: 0\n",
      "_________________________________________________________________\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "#set up the model\n",
    "from keras.models import Sequential\n",
    "from keras.layers import Dense,LSTM\n",
    "\n",
    "model = Sequential()\n",
    "model.add(LSTM(units=20,input_shape=(X_train.shape[1],X_train.shape[2]),activation='relu'))\n",
    "model.add(Dense(units=num_letters,activation='softmax'))\n",
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      "[' ', 'e', 't', 'i', 's', 'a', 'o', ' ', ' ', 'r', 'e', 't', 'u', 'n', 'm', 'i', 'i', ' ', '.', 'd', 't', ' ', 'y', 't', 'h', 't', '.', ' ', ' ', 't', 'u', 'r', 't', ' ', ' ', 'e', ' ', 's', ' ', 's', 'h', 't', 'e', 'e', ' ', 'p', 's', 'h', 'r', 'r', 'e', 's', 'u', ' ', 'm', 'h', 't', 'r', 'e', 'i', 'h', ' ', 'l', 's', 'l', 'e', 'A', 'r', 'n', 'h', 'r', ' ', 'a', 'r', 'u', 'e', 'i', 'e', 'i', 'e', 't', 'm', 'a', 'a', 'r', ' ', 'i', ' ', 'u', 'H', 'H', 'n', 'i', 'p', 't', ' ', 't', 'f', 'o', ' ', 'o', 'S', ' ', ' ', ' ', 'p', 't', 't', ' ', 'y', 't', 'p', 'H', 'r', 'b', 'd', 'e', 's', ' ', 'h', 'r', 'h', 'n', 'e', 's', 'e', '.', 'e', 'a', ' ', 'n', 'a', 'r', 't', 'i', 't', ' ', 'n', ' ', 't', 'l', 'c', 'i', 'i', ' ', 'n', 'n', 'r', 's', 's', ' ', 't', 'e', 'l', ' ', 'r', 'u', '.', 'i', ' ', ' ', 'r', 't', 'd', 'i', 'n', 'n', 'u', 'i', 'h', 'i', 'l', 'e', 'a', 't', 'i', 't', 'l', 'A', ' ', ' ', 'c', 'l', 'i', 'r', ' ', 'e', 'i', 'e', 'i', 'h', 'a', 'd', ' ', 'a', 'i', 'm', 'a', 't', 'h', 'h', ' ', 'h', 'e', ' ', 'r', 'h', 'i', 'c', ' ', 'h', 'n', 'h', 'm', 'u', 'r', 't', 'r', 'u', ' ', 'a', 'a', 'H', 't', 'h', 'A', 'e', 'f', 'y', 'i', ' ', 's', 'd', 'u', 'i', 'u', 't', 'n', 's', 'n', ' ', 'i', 'e', ' ', 'h', 'i', 't', 't', 'a', 'p', 'u', ' ', 'e', 'h', 'i', ' ', 'h', 't', ' ', 'A', 't', 'H', 'e', 'i', 'o', 'r', 'u', 'e', 'a', 'h', 'o', 'i', 't', 'i', 'o', ' ', 'a', 'r', '.', '.', 'n', 'i', 'o', 'h', ' ', 's', 'i', 'n', 'y', 'n', 'a', ' ', 'a', 't', 's', 'i', ' ', 't', '.', 'i', 'c', ' ', ' ', 'c', 'r', 't', 'i', ' ', 'a', 'n', 'a', 's', ' ', 'i', ' ', 'r', 'n', 'H', 'e', 'i', ' ', '.', ' ', 'i', 'n', 'e', 'i', ' ', 'i', 'H', 'e', 'a', 'h', 'e', 'h', 't', 'e', 'e', 'e', 'e', 'h', 'y', 'e', 's', 'i', 'i', 'r', 's', 't', 'H', 'a', ' ', 'i', 'n', ' ', 'a', 'i', ' ', 'r', 't', 's', 'l', 'h', 'e', 'y', 'h', 'f', 'e', 'n', 'e', 's', 't', 'p', ' ', ' ', ' ', 'e', 'n', 'd', 'i', 'a', 'o', ' ', '.', 't', '.', 'e', 'a', 'u', 'a', 'd', '.', 't', 't', 'n', 'i', 'i', 'n', 'n', 'a', ' ', 'n', 'r', 'i', '.', ' ', 'a', 'l', ' ', 't', 'e', 'o', 'o', ' ', ' ', ' ', ' ', ' ', 'y', 'n', ' ', 't', ' ', 'i', 'u', 't', 'f', 'n', 't', 'n', 'a', 'o', ' ', 'n', 'e', ' ', 'a', 'r', 'A', 'i', 'i', '.', 'H', ' ', ' ', 'b', 'd', 't', 'u', 'u', ' ', 'i', 'f', 'u', 'r', 'h', 'y', ' ', 'H', ' ', 'd', 'b', 'u', 'i', 't', ' ', 'H', 'r', 'S', ' ', 'r', 'y', 'f', ' ', 'S', 't', 'h', 'n', 'h', 'n', 'c', 'n', 'r', 'i', 'H', 'h', 'h', 'e', 'r', 'p', 't', 'i', 't', ' ', 'i', ' ', 's', 'l', ' ', ' ', ' ', ' ', 'r', 'n', 'o', 'f', 'd', 'y', 'l', 'p', 'e', 'n', 'n', 's', 'A', 'r', 'e', 'e', 't', ' ', 'A', 'u', 'a', 'h', ' ', 'i', 'r', 'A', 't', 't', 'e', 'p', 'r', 'i', ' ', ' ', 't', 't', 'r', 'a', 'u', 'e', 'e', ' ', 'h', 'u', 'n', 'r', 'f', 'A', 'c', '.', ' ', 'u', 'a', 'r', 'h', 'e', 'h', 'e', 'r', ' ', 't', 'l', ' ', 'a', 'a', 't', 'r', 'e', 'e', 't', 'n', 'u', 'p', 'r', 'a', 'e', ' ', ' ', 't', 'p', 'H', ' ', 'A', 'e', 'e', 'a', 'i', 'e', 'p', 'u', 'r', 'i', ' ', 'o', 'i', 'e', 't', 'l', 'r', 'e', 't', 'H', ' ', 'n', 's', 'S', 'a', 't', 'u', 'i', ' ', '.', 'o', 'i', ' ', 'H', ' ', 'n', 'u', 't', ' ', 'r', 'h', 'i', 'r', 'r', '.', 'e', 'y', 'n', 'o', 'n', ' ', 't', ' ', ' ', ' ', 'o', 'i', 'd', 'h', 'n', ' ', 'r', 'o', 'o', 't', ' ', ' ', 'i', 'd', ' ', ' ', 's', 't', 'e', 'e', 'e', 'i', 'i', 'i', 'a', ' ', 'n', 'e', 'a', 'r', 'd', 't', 'i', 'i', '.', 'e', 'u', ' ', 'd', ' ', 'i', 't', 'H', 'n', 's', 'n', 'n', 'r', 't', 'c', 't', 'u', ' ', 'n', '.', 'd', ' ', 'r', 't', 't', ' ', 't', 'u', 'i', 'u', ' ', 'd', 'h', 'A', ' ', 'a', 'n', ' ', ' ', 'l', 't', 'A', 'e', ' ', 'i', 's', ' ', ' ', 'e', 'S', 'd', ' ', 'i', 't', 't', ' ', 'e', 'i', 'e', ' ', 'i', 'y', 'p', ' ', 'i', 'a', ' ', 't', ' ', 'i', 'l', ' ', 'r', 't', 'i', 'h', ' ', 'a', 't', 'p', 'd', ' ', 'i', 't', 't', ' ', 'h', ' ', 'a', 'n', 'd', 'a', ' ', 'r', 'p', 't', 'r', 't', 'l', 'e', 'H', 's', 't', 'H', 's', 'n', 'e', 't', 'a', 'i', 'l', ' ', 'H', 'i', 's', 'i', 't', 'n', '.', 'u', 'm', 'i', 't', '.', 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'd', 'u', 'i', ' ', 'n', 'u', 's', 'i', ' ', 'e', 'A', ' ', 'c', '.', 'H', 'e', 's', 'h', ' ', 's', 'i', 'i', 'i', '.', ' ', ' ', 'e', 'a', 's', 'i', 'r', 'i', 'a', 'e', 'h', 's', 'l', 'n', ' ', 'p', 't', 'e', 'n', 't', 'e', ' ', ' ', 'e', 'r', 'a', 's', 'l', ' ', ' ', 'i', 'r', 'e', 't', 't', 'A', 'p', 'e', 'H', 'h', 's', ' ', 'h', 'i', 'i', 'S', 'b', 'h', 'd', ' ', 'i', 'h', ' ', 'e', 'A', 'S', 'l', 'a', 'n', 'e', 'i', 'a', 'i', 'i', ' ', 'h', 'u', 'r', 'u', 'A', ' ', 'f', 'a', 'n', 'l', ' ', 't', 's', 'a', 'n', 'e', 'i', 't', 't', 'n', ' ', 's', 's', 't', 'r', 'i', '.', 'a', 'm', 's', ' ', 'r', 'l', 'n', 's', 'H', 'c', 'h', 'p', 't', 's', 'r', 'b', 's', ' ', 'l', 'e', 'r', 't', 'n', ' ', 'b', 'e', 'a', 'a', 'o', ' ', 'H', 'i', 'c', 'u', 'r', ' ', 'u', 'h', 'r', 'b', 't', ' ', 'u', 'a', ' ', ' ', 'e', 'h', 'r', 'c', 'o', 'o', 'r', 'l', 'i', 'r', 'h', 'e', 'n', 'i', 'd', ' ', 's', 'e', 'f', ' ', 't', 'o', 'a', 'n', 'n', 'y', 'n', 'l', 'a', 'H', 'n', ' ', 'i', 'e', 'l', 'f', ' ', 'e', ' ', 'r', 'd', 'r', 'h', ' ', ' ', ' ', 'l', 'r', 'f', 'a', 's', 'i', '.', 'l', ' ', 'i', 'e', 'o', 'o', 'a', 'i', 'p', 'n', 'r', 'i', 'o', ' ', ' ', 'h', 'e', 's', 'd', 't', ' ', 'o', ' ', 'n', ' ', 'h', 'a', ' ', ' ', 't', 'h', ' ', ' ', 'i', 'a', 'u', 'u', 't', 'e', '.', 'r', ' ', ' ', 'e', 'd', ' ', 'y', 'i', 't', 'i', ' ', ' ', ' ', 't', 'd', 'a', 'd', 'o', 'p', 'i', 'o', ' ', 'i', 'a', ' ', 's', ' ', 'i', 'a', 's', 'h', 'a', ' ', 'r', ' ', 's', 't', 't', 'u', 'A', 'e', 'b', 'r', '.', 'h', 'e', 's', 'm', 'a', ' ', 't', 's', 'n', 'r', 'i', 'a', 'h', 'i', 'i', ' ', 'e', 'i', ' ', 'o', 't', 'd', 'd', ' ', 'a', '.', 'e', ' ', 'a', 'i', 'y', 'p', ' ', 's', 'i', 'H', 'i', ' ', 'o', 'n', 'i', 'e', 'l', '.', 'r', 'a', 'i', 'u', 'h', 'u', 'u', 'o', 'H', 'o', ' ', 't', ' ', 'i', ' ', 'r', 's', ' ', 'i', 'd', ' ', 'b', 't', 'r', 'r', 'n', 'r', 'a', 'h', 'a', 'e', 'S', 't', ' ', 'u', 'u', 'i', 'A', 'n', ' ', 's', 's', 't', 'a', ' ', 't', 'i', 's', 'e', 't', 'e', 'a', 'i', 'r', 'e', ' ', 'd', 's', 't', 'i', 'u', 'n', 'e', 't', ' ', ' ', 'e', 'i', ' ', 'i', '.', 'e', '.', ' ', 'b', 'u', 'p', 't', 't', 't', 'i', 'i', 'f', 't', ' ', 'f', 'e', ' ', 'm', 't', 'c', 'i', 's', 'c', ' ', ' ', 's', 'c', 'f', 'i', 'u', 'e', 'r', '.', 'p', 'y', 'o', 'r', ' ', ' ', 't', 'u', 'm', ' ', 'p', 't', 'u', '.', 'u', 'i', ' ', 'd', ' ', 'h', 'p', 'e', 's', ' ', 'H', 'i', 'u', 'n', 'i', 'H', 'n', 't', 's', 'e', 'i', 'e', 'a', 'l', 'h', 'n', '.', ' ', 't', 'h', ' ', ' ', ' ', 'S', 'u', 'y', 'm', ' ', 'e', 'n', 'u', 's', 't', 's', 's', 't', ' ', 'n', 'p', 'l', 'H', ' ', 'm', ' ', 'A', ' ', 'l', 'e', 'n', 'H', 'o', 'a', 'e', 's', 't', 't', 'e', 't', 'A', ' ', 'a', '.', 'r', 'y', 'm', 'i', 'h', 'e', 'o', 'r', 's', 'h', ' ', 'n', 'h', 'a', 'm', ' ', 'i', 't', 't', ' ', ' ', 'H', 's', ' ', 'r', 'e', 'n', 'a', 'p', 't', 'r', 'h', ' ', 'r', 'n', 'r', 'e', 'h', 'h', ' ', 't', 't', 'n', 'n', 'i', 'e', 'i', 'e', 'h', 'h', '.', 'e', 'a', 'i', 'p', 'n', 'r', 's', 'i', 'n', 'u', 'n', 'e', 'i', ' ', 't', 't', 'n', ' ', 't', 't', 'e', 'c', 'e', 't', 'e', 'a', 'i', 'H', '.', ' ', 'd', 'o', 's', ' ', 'i', ' ', 'e', 'r', 'e', 'o', 't', 'r', 'e', 'a', 'n', 'a', 'H', ' ', 'e', 'A', 't', 'H', 'r', 's', 't', ' ', ' ', 'e', 'e', 'l', 'i', 'h', 'b', 'r', 'i', 'r', 'n', 'r', ' ', 'a', 'a', 'a', 'a', 'a', 'e', 'e', ' ', 'i', 'd', 'n', 'n', 'a', 't', 'n', 'h', 'd', 'i', 's', 'e', 's', ' ', ' ', ' ', 'n', 'r', 'p', 'p', 't', 'a', 'i', 's', 'i', 'e', 'r', 'e', ' ', ' ', 'd', 'e', 's', ' ', ' ', 'h', 'e', ' ', 'n', 'i', 'r', 's', ' ', 'a', 'i', 'p', 'd', 'r', 'r', 'A', ' ', 'a', 'h', 't', 'e', ' ', 'b', '.', 'a', 'l', 'n', 'p', ' ', 'a', 'p', 'a', ' ', 'a', 'r', 'h', 'h', 'a', ' ', 'i', 's', ' ', 'n', 'a', 'y', 'a', 'u', '.', 'n', 'i', 'a', 'H', 't', ' ', 'e', 'd', 'i', 'e', 'l', 'e', ' ', 'p', 'i', 'h', 'm', 'u', 't', 't', ' ', 'h', 'e', 't', 'l', 'h', ' ', 'r', ' ', ' ', 'h', ' ', 'i', 'r', 'i', 'A', ' ', ' ', 'i', 'a', 'y', 't', 'i', 'm', ' ', 's', 'a', ' ', 'o', 'r', 'a', 't', 'i', 'o', 'r', 'o', 'i', 'u', 'n', 'f', 'p', 'u', ' ', 'd', 'd', ' ', ' ', 'o', ' ', 't', ' ', ' ', ' ', 'r', 'u', 'a', 'd', 'm', ' ', 'r', 's', 'e', 'u', 'i', 'h', ' ', 'a', 'a', 'h', 'a', 'e', 'e', 'a', 'n', ' ', 'i', 'i', 's', 'p', 't', ' ', 'r', 's', 'u', 't', 'p', '.', 'i', ' ', 'y', 'p', 's', 'i', 'u', 'l', 'i', 'h', 'i', 'S', 't', 'n', 'o', 'n', 'u', 'u', 'A', 'r', 't', ' ', 'n', 'e', 'i', ' ', 'r', 'u', 'b', 'y', 'e', 'h', 'a', '.', 'i', ' ', ' ', '.', 's', 's', 'a', 'u', 'n', 'r', 'i', 'n', 'e', 't', ' ', ' ', 'h', 'h', 't', 'e', 's', 'i', 'e', 'f', 'a', 'i', 't', 'i', 'd', ' ', 'r', 'a', 'd', 'p', 'u', ' ', ' ', 's', ' ', 'r', 'y', ' ', 'f', 's', ' ', 'n', 'i', 'r', 'l', 'u', 'r', 'i', 'H', 'm', 'r', ' ', 'a', 'u', 'i', 'e', 's', 'y', 'r', 'h', 'r', 't', 'n', 'h', ' ', 'i', 'o', 'n', 'm', 'l', ' ', 't', 'e', 'e', 'n', 'i', 't', 't', 'r', 'A', 'e', 'h', 'd', 's', 'l', 'h', 'm', 'r', 'd', 'r', ' ', 'm', ' ', ' ', ' ', 'u', ' ', 'a', 'r', 'e', 'a', 'e', ' ', 'a', 'a', 'p', 'e', 'b', 's', 'r', 'h', 'i', 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     ]
    }
   ],
   "source": [
    "#transform the int to letters\n",
    "y_train_predict_char = [int_to_char[i] for i in y_train_predict]\n",
    "print(y_train_predict_char)"
   ]
  },
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   "metadata": {},
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     "text": [
      "0.9583440524014011\n"
     ]
    }
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   "source": [
    "from sklearn.metrics import accuracy_score\n",
    "accuracy_train = accuracy_score(y_train,y_train_predict)\n",
    "print(accuracy_train)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 17,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "0.9547640249332146\n",
      "[10 16 10 ... 13  2 14]\n",
      "[10, 16, 10, 20, 4, 10, 10, 14, 12, 8, 2, 17, 9, 18, 13, 22, 8, 1, 6, 16, 10, 13, 4, 16, 6, 10, 8, 21, 22, 4, 12, 6, 9, 15, 16, 13, 3, 10, 4, 11, 7, 12, 18, 4, 2, 20, 17, 22, 9, 6, 20, 10, 10, 17, 1, 7, 10, 6, 13, 12, 1, 11, 4, 19, 6, 10, 6, 13, 6, 10, 6, 11, 2, 10, 10, 13, 20, 6, 4, 8, 8, 16, 14, 10, 6, 8, 6, 1, 8, 22, 13, 9, 17, 16, 13, 16, 17, 22, 1, 12, 10, 6, 10, 12, 8, 22, 17, 10, 11, 10, 7, 14, 10, 16, 10, 1, 6, 3, 16, 1, 10, 10, 8, 16, 12, 12, 17, 2, 13, 0, 22, 1, 17, 12, 6, 22, 19, 8, 12, 8, 6, 13, 8, 11, 4, 13, 10, 3, 12, 22, 17, 6, 1, 0, 6, 11, 20, 12, 6, 22, 16, 16, 10, 10, 4, 13, 6, 22, 19, 8, 6, 1, 12, 8, 20, 13, 12, 15, 16, 10, 8, 10, 6, 13, 12, 6, 10, 8, 6, 10, 10, 18, 8, 10, 13, 0, 14, 16, 13, 10, 13, 16, 6, 6, 10, 11, 10, 22, 6, 5, 22, 13, 10, 11, 19, 0, 8, 17, 13, 17, 17, 8, 4, 12, 10, 19, 1, 4, 6, 21, 8, 6, 16, 2, 6, 6, 9, 1, 17, 10, 13, 4, 12, 8, 22, 22, 13, 8, 10, 8, 6, 8, 13, 16, 11, 6, 6, 11, 10, 8, 8, 10, 13, 19, 13, 4, 16, 5, 6, 6, 12, 4, 22, 22, 4, 8, 16, 11, 12, 12, 5, 12, 13, 6, 17, 8, 20, 22, 21, 10, 10, 16, 1, 16, 16, 8, 19, 6, 16, 20, 1, 16, 17, 2, 1, 16, 22, 16, 19, 10, 6, 19, 10, 8, 10, 6, 22, 17, 22, 10, 17, 14, 10, 0, 6, 22, 22, 10, 1, 4, 22, 1, 17, 12, 19, 10, 6, 13, 12, 20, 4, 10, 13, 12, 16, 10, 13, 10, 6, 8, 21, 11, 4, 6, 4, 13, 22, 17, 10, 17, 17, 22, 13, 4, 10, 6, 18, 6, 13, 2, 13, 20, 1, 2, 13, 14, 8, 10, 17, 21, 10, 10, 10, 22, 15, 22, 12, 10, 6, 6, 10, 6, 21, 22, 6, 21, 13, 4, 10, 9, 11, 22, 21, 1, 3, 10, 10, 6, 13, 6, 18, 8, 10, 17, 14, 11, 22, 17, 22, 4, 4, 13, 11, 3, 12, 6, 17, 19, 1, 10, 16, 2, 22, 10, 10, 15, 2, 12, 10, 10, 12, 1, 8, 10, 6, 4, 13, 10, 20, 12, 12, 0, 22, 1, 1, 1, 12, 19, 10, 15, 22, 20, 10, 22, 12, 12, 10, 4, 13, 10, 11, 17, 9, 20, 14, 19, 7, 6, 15, 1, 6, 7, 17, 10, 12, 2, 9, 17, 19, 10, 1, 17, 10, 22, 11, 4, 18, 11, 10, 10, 14, 17, 6, 13, 1, 6, 5, 11, 17, 1, 15, 18, 5, 22, 12, 8, 22, 22, 16, 1, 22, 22, 14, 19, 22, 10, 10, 22, 8, 17, 6, 14, 6, 10, 9, 10, 22, 1, 22, 20, 13, 10, 3, 1, 13, 21, 10, 0, 16, 6, 22, 12, 14, 22, 19, 6, 12, 19, 22, 22, 22, 12, 10, 4, 0, 10, 4, 22, 6, 7, 10, 8, 10, 17, 16, 3, 8, 10, 8, 17, 10, 6, 20, 4, 6, 6, 4, 13, 1, 10, 19, 8, 13, 8, 13, 1, 0, 5, 18, 16, 10, 16, 6, 6, 22, 12, 18, 11, 19, 12, 10, 22, 17, 6, 16, 15, 11, 10, 10, 4, 17, 13, 14, 22, 12, 13, 12, 6, 22, 8, 11, 22, 6, 5, 10, 2, 13, 17, 8, 7, 3, 10, 6, 16, 13, 8, 1, 6, 10, 10, 6, 18, 10, 10, 19, 13, 10, 13, 6, 6, 16, 0, 2, 12, 10, 10, 4, 12, 1, 4, 22, 16, 5, 3, 12, 12, 7, 6, 6, 1, 17, 17, 12, 12, 18, 6, 1, 22, 6, 8, 10, 8, 11, 10, 22, 19, 17, 10, 17, 4, 21, 10, 10, 1, 22, 8, 6, 1, 10, 21, 8, 1, 10, 8, 13, 1, 1, 3, 11, 16, 13, 14, 6, 10, 14, 22, 4, 2, 11, 10, 16, 12, 1, 10, 11, 11, 13, 18, 17, 8, 10, 8, 10, 8, 17, 0, 13, 12, 8, 2, 8, 10, 11, 10, 12, 19, 13, 10, 13, 6, 13, 8, 13, 4, 10, 12, 16, 10, 1, 8, 4, 16, 10, 10, 13, 8, 10, 12, 6, 17, 8, 13, 6, 10, 13, 17, 13, 22, 6, 22, 11, 10, 14, 17, 13, 13, 9, 10, 17, 1, 17, 6, 4, 13, 6, 12, 1, 0, 8, 22, 14, 21, 6, 8, 17, 12, 8, 16, 10, 22, 6, 20, 1, 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10, 10, 6, 8, 10, 4, 16, 10, 5, 10, 12, 6, 17, 11, 16, 10, 5, 20, 17, 8, 10, 21, 13, 7, 5, 9, 7, 17, 10, 10, 8, 1, 22, 16, 6, 8, 6, 1, 1, 6, 21, 17, 4, 15, 10, 13, 3, 8, 20, 6, 6, 7, 14, 4, 6, 1, 21, 16, 6, 10, 10, 6, 10, 10, 16, 17, 8, 10, 10, 10, 3, 20, 10, 6, 1, 10, 18, 4, 8, 14, 10, 6, 13, 13, 6, 19, 10, 22, 19, 9, 20, 16, 10, 6, 6, 22, 2, 12, 3, 10, 12, 18, 6, 10, 10, 6, 20, 13, 2, 3, 20, 10, 17, 1, 10, 10, 4, 12, 20, 10, 14, 13, 14, 1, 10, 18, 12, 10, 4, 8, 18, 6, 6, 3, 10, 18, 10, 6, 6, 8, 10, 22, 20, 22, 13, 17, 10, 6, 13, 1, 13, 7, 1, 19, 4, 8, 12, 8, 6, 11, 21, 10, 8, 1, 8, 0, 11, 19, 2, 22, 9, 10, 4, 22, 3, 12, 3, 1, 21, 22, 12, 13, 10, 1, 8, 10, 1, 10, 19, 18, 6, 5, 1, 3, 13, 6, 8, 1, 12, 10, 12, 10, 22, 2, 13, 12, 16, 12, 6, 12, 15, 14, 12, 13, 10, 13, 10, 22, 17, 10, 10, 10, 9, 16, 16, 1, 12, 22, 14, 10, 13, 13, 10, 5, 14, 14, 20, 20, 2, 13, 16, 10, 8, 1, 17, 6, 6, 22, 19, 22, 16, 8, 10, 14, 8, 14, 8, 2, 17, 4, 10, 12, 22, 12, 14, 11, 6, 10, 17, 9, 13, 10, 10, 18, 14, 1, 3, 1, 6, 8, 9, 0, 3, 10, 17, 16, 1, 22, 13, 6, 6, 8, 10, 6, 4, 10, 17, 4, 16, 4, 20, 13, 10, 10, 8, 10, 8, 16, 19, 22, 6, 3, 6, 16, 8, 6, 6, 6, 10, 8, 10, 15, 3, 22, 1, 4, 22, 22, 8, 22, 17, 3, 22, 1, 16, 10, 12, 17, 1, 10, 1, 13, 10, 17, 12, 10, 11, 8, 19, 21, 22, 4, 1, 10, 6, 11, 10, 22, 18, 19, 3, 8, 17, 12, 18, 10, 10, 6, 13, 16, 10, 8, 10, 12, 13, 12, 10, 17, 22, 17, 17, 10, 13, 22, 6, 9, 4, 1, 3, 1, 10, 12, 10, 15, 6, 1, 4, 13, 12, 16, 12, 16, 10, 12, 14, 22, 6, 8, 14, 10, 12, 10, 10, 4, 8, 1, 4, 8, 6, 4, 1, 10, 13, 16, 12, 16, 2, 10, 10, 17, 10, 10, 3, 4, 12, 6, 6, 16, 12, 11, 13, 10, 17, 12, 10, 17, 10, 9, 12, 8, 6, 6, 21, 10, 10, 17, 20, 10, 10, 1, 6, 1, 6, 10, 11, 16, 19, 6, 6, 17, 10, 8, 10, 3, 20, 17, 12, 3, 1, 4, 4, 6, 6, 11, 13, 0, 19, 10, 10, 19, 14, 17, 16, 1, 12, 1, 10, 17, 14, 10, 21, 10, 18, 12, 3, 17, 10, 10, 4, 13, 12, 3, 10, 6, 9, 4, 0, 17, 19, 10, 4, 16, 17, 6, 12, 1, 20, 8, 4, 22, 10, 5, 14, 6, 10, 10, 10, 2, 13, 20, 1, 22, 22, 13, 22, 11, 1, 13, 6, 16, 10, 2, 21, 4, 19, 11, 11, 19, 22, 6, 6, 6, 20, 16, 18, 16, 3, 13, 21, 8, 17, 22, 22, 0, 2, 22, 1, 10, 13, 18, 14, 17, 1, 3, 6, 13, 10, 10, 17, 10, 13, 1, 22, 16, 10, 8, 12, 22, 10, 10, 16, 13, 16, 19, 14, 17, 13, 21, 13, 17, 8, 9, 8, 17, 8, 1, 16, 18, 13, 2, 4, 10, 6, 13, 13, 22, 6, 10, 10, 6, 10, 13, 1, 17, 22, 0, 8, 22, 11, 12, 10, 22, 12, 6, 10, 6, 6, 10, 3, 12, 6, 8, 10, 20, 8, 10, 10, 22, 12, 13, 16, 10, 9, 13, 2, 14]\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "y_test_predict = model.predict_classes(X_test)\n",
    "accuracy_test = accuracy_score(y_test,y_test_predict)\n",
    "\n",
    "print(accuracy_test)\n",
    "print(y_test_predict)\n",
    "print(y_test)\n"
   ]
  },
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   "cell_type": "code",
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   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "[22 10 13  6 10  6 22 19  4 12  1 17 18 11 10  2  8 10 20 15  1 13  6 22\n",
      "  8 19 10  6 16 21 10 21 16 19 10  6 22 10  9  4 12  1 17 13 14  6 13 11]\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "new_letters = 'flare is a teacher in ai industry. He obtained his phd in Australia.'\n",
    "X_new, y_new = data_preprocessing(new_letters,time_step,num_letters,char_to_int)\n",
    "y_new_predict = model.predict_classes(X_new)\n",
    "print(y_new_predict)"
   ]
  },
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     "text": [
      "['n', ' ', 'a', 'i', ' ', 'i', 'n', 'd', 'u', 's', 't', 'r', 'y', '.', ' ', 'H', 'e', ' ', 'o', 'b', 't', 'a', 'i', 'n', 'e', 'd', ' ', 'i', 'h', 'p', ' ', 'p', 'h', 'd', ' ', 'i', 'n', ' ', 'A', 'u', 's', 't', 'r', 'a', 'l', 'i', 'a', '.']\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "#transform the int to letters\n",
    "y_new_predict_char = [int_to_char[i] for i in y_new_predict]\n",
    "print(y_new_predict_char)"
   ]
  },
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   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
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     "text": [
      "flare is a teacher i --predict next letter is--- n\n",
      "lare is a teacher in --predict next letter is---  \n",
      "are is a teacher in  --predict next letter is--- a\n",
      "re is a teacher in a --predict next letter is--- i\n",
      "e is a teacher in ai --predict next letter is---  \n",
      " is a teacher in ai  --predict next letter is--- i\n",
      "is a teacher in ai i --predict next letter is--- n\n",
      "s a teacher in ai in --predict next letter is--- d\n",
      " a teacher in ai ind --predict next letter is--- u\n",
      "a teacher in ai indu --predict next letter is--- s\n",
      " teacher in ai indus --predict next letter is--- t\n",
      "teacher in ai indust --predict next letter is--- r\n",
      "eacher in ai industr --predict next letter is--- y\n",
      "acher in ai industry --predict next letter is--- .\n",
      "cher in ai industry. --predict next letter is---  \n",
      "her in ai industry.  --predict next letter is--- H\n",
      "er in ai industry. H --predict next letter is--- e\n",
      "r in ai industry. He --predict next letter is---  \n",
      " in ai industry. He  --predict next letter is--- o\n",
      "in ai industry. He o --predict next letter is--- b\n",
      "n ai industry. He ob --predict next letter is--- t\n",
      " ai industry. He obt --predict next letter is--- a\n",
      "ai industry. He obta --predict next letter is--- i\n",
      "i industry. He obtai --predict next letter is--- n\n",
      " industry. He obtain --predict next letter is--- e\n",
      "industry. He obtaine --predict next letter is--- d\n",
      "ndustry. He obtained --predict next letter is---  \n",
      "dustry. He obtained  --predict next letter is--- i\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "for i in range(0,X_new.shape[0]-20):\n",
    "    print(new_letters[i:i+20],'--predict next letter is---',y_new_predict_char[i])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "raw",
   "metadata": {},
   "source": [
    "LSTM文本生成实战summary：\n",
    "1、通过搭建LSTM模型，实现了基于文本序列的字符生成功能；\n",
    "2、学习了文本加载、字典生成方法；\n",
    "3、掌握了文本的数据预处理方法，并熟悉了转化数据的结构；\n",
    "4、实现了对新文本数据的字符预测"
   ]
  },
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